人材紹介のAI活用・効率化｜少人数の運営で競合分析・求職者DB・推薦文・アポリストをAIに渡す設計

少人数の人材紹介が回らなくなるのは、作業が判断の時間を食うから

人が足りないのではなく、人の時間が作業に取られている。少人数の人材紹介で起きているのは、多くの場合こちらです。

CA・RAが1〜2名のとき、1人が抱える仕事

人材紹介の仕事は、求職者を担当するCA（キャリアアドバイザー）と、求人企業を担当するRA（リクルーティングアドバイザー）に分かれます。立ち上げ期は、この両方を1〜2名で受け持つことが少なくありません。

1人の1日は、面談前の経歴の読み込みと求人の下調べ、面談後の記録と連絡、推薦文の作成、求人企業の開拓と続きます。判断そのものより、その前後の準備と記録に多くの時間が流れていきます。

求職者が複数の紹介会社に登録している場合、連絡が遅れると他社で話が進みます。少人数の人材紹介で最初に守りたいのは、面談と連絡の時間です。

人材紹介のAI効率化は、「作業」と「判断」を分けるところから

少人数の人材紹介で先に必要なのは、自動化ではなく仕分けです。

• 作業：手順が決まっていて、結果を人が確認できるもの（調べる・まとめる・下書きする・集計する）
• 判断：相手と向き合い、結果に責任を持つもの（会う・勧める・推薦する・約束する）

作業はAIに渡し、判断は人に残す。この仕分けを業務ごとに決めておくことが、人材紹介のAI活用の出発点です。仕分けをしないままAIを入れると、下書きを確認する手間が増えるだけで、かえって遅くなることがあります。

人材紹介のAI活用の全体像｜6つの業務で「渡す」「残す」を分ける

少人数の人材紹介で時間がかかる業務は、おおむね次の6つです。それぞれについて、AIに渡せる作業と人に残す判断、そして求職者の個人情報に触れるかどうかを並べます。

表の右端のとおり、半分の業務は求職者の個人情報に触れます。そのため、使い始める前に扱い方のルールを決めます（次の章）。この分け方は、立ち上げ支援のページで紹介しているAIに任せる作業と人が持つ判断の分け方と同じ考え方です。

【前提】求職者の個人情報をAIで扱う前に決める5つのルール

AIに入力する前に、「何を入れてよいか」を決める。これが少人数でAIを使うときの最初の仕事です。

職業安定法が求めていること（第5条の5・第51条・指針）

職業紹介事業者が求職者の個人情報を扱うときは、職業安定法第5条の5が基本になります。求職者の個人情報は、業務の目的の達成に必要な範囲内で、目的を明らかにして集め、その目的の範囲内で保管・使用すること。そして、適正に管理するために必要な措置を講じることが求められています（本人の同意がある場合など、例外の定めもあります）。

同法第51条は、正当な理由なく業務上知り得た人の秘密を漏らさないこと、業務に関して知り得た個人情報をみだりに他人に知らせないことを定めています。従業者でなくなったあとも同じです。

厚生労働省の指針（平成11年労働省告示第141号）では、さらに次のことが示されています。

• 集める目的は、求職者が一般的かつ合理的に想定できる程度に具体的に示す
• 人種、民族、社会的身分、門地、本籍、出生地その他社会的差別の原因となるおそれのある事項、思想及び信条、労働組合への加入状況は、原則として集めない
• 保管・使用は、集めた目的の範囲に限る
• 正確・最新に保つ、漏えいを防ぐ、権限のない人のアクセスを防ぐ、不要になったら破棄・削除する
• 扱える人の範囲や研修などを定めた「個人情報の適正管理に関する規程」を作り、守る

個人情報保護法と、生成AIへの入力で気をつけること

個人情報保護法では、利用目的をできる限り特定し（第17条）、その範囲を超えて扱うときは原則として本人の同意が必要です（第18条）。病歴などの要配慮個人情報は、原則としてあらかじめ本人の同意を得なければ取得できません（第20条第2項）。

生成AIについては、個人情報保護委員会が2023年（令和5年）6月2日に「生成AIサービスの利用に関する注意喚起等」を出しています。事業者向けの要点は2つです。

• 個人情報を含む指示文（プロンプト）を入力するときは、特定した利用目的の達成に必要な範囲内であることを十分に確認する
• 本人の同意なく入力した個人データが、応答の出力以外の目的で扱われる場合は、法律の規定に違反することとなる可能性がある。そのため、サービスを提供する事業者が入力データを機械学習に使わないこと等を十分に確認する

ここに書いたのは2026年9月時点の条文と公的資料の要点です。個人情報保護法は2026年7月17日に改正法が公布され、施行に向けて政令・規則などの整備が進んでいます。施行の時期と改正後の内容もあわせて確かめ、運用が法令に合っているかの最終判断は、管轄の労働局や弁護士などの専門家に確認してください。

社内ルールに書いておく5つのこと

少人数の会社の運用に落とすと、次の5つになります。

1. 入力してよい情報と、入れない情報：氏名や連絡先など本人を特定できる情報は外し、仮の番号に置き換えて入力するのを基本にします。ただし、社内の台帳で本人が分かる以上、個人情報であることは変わらないため、2〜5のルールも守ります。指針で集めないとされている事項や要配慮個人情報は入力しません。
2. 使うサービスの条件：入力内容が学習に使われない設定や契約になっているか、保存期間、アクセスできる人の範囲を確認し、確認したサービスだけを使います。担当者個人のアカウントで業務の情報を扱わないことも決めておきます。
3. 目的の明示と同意：登録時に示す利用目的に、面談記録の作成や求人との照合のために、AIを含むシステムで処理することを具体的に書きます。必要な範囲を超える使い方に同意を求めるときは、内容を具体的に示し、同意を紹介の条件にしません。面談を録音する場合は、その場で目的を伝えて了承を得ます。
4. 保存と削除：AIに渡した原文と出力をどこに保存し、いつ消すかを決めます。不要になった記録を残し続けないようにします。
5. 人の確認：AIの出力を、確認しないまま求職者や企業に出しません。誰が確認したかが分かる形にしておきます。

この5つは、指針が職業紹介事業者に求めている「個人情報の適正管理に関する規程」とあわせて整えておくと、担当者が増えても運用がぶれません。

競合分析をAIに渡す｜「どこで戦うか」の材料をそろえる

立ち上げ期の最初の判断は、どの領域・地域で求職者と求人を集めるかです。判断は人が持ちますが、判断の材料を集める作業はAIに向いています。

AIに集めさせる情報

• 同じ地域・職種で公開されている求人の数と条件（年収帯・雇用形態・求める経験）
• その領域で活動している紹介会社の打ち出し方（得意領域、求職者向けの訴求、サイトの構成）
• 求職者が検索しそうな言葉と、その言葉で上位に出ているページの傾向
• 自社の本業の顧客接点と重なる職種・業種

対象は公開されている情報だけなので、この工程では求職者の個人情報を扱いません。ただし、サイトによっては利用規約で情報の自動収集を禁じていることがあるため、集め方は規約の範囲で行います。AIがまとめた数字や要約には誤りが混ざることがあるので、使う前に元のページで確かめます。

人が決めること

比較表から「どこなら自社の接点が活きるか」「どこは先行者が強すぎるか」を決めるのは人です。経験や市場を見ずに領域を決めると、その領域に強い紹介会社と正面からぶつかります。自社の強み、市場の状況、目指す数字から決め、本業の接点がある領域から始めるのが基本です。

求職者データベースをAIで育てる｜掘り起こせる記録にする

少人数の紹介会社にとって、過去に面談した求職者の記録は、新しく集めるより早く使える資産です。

ところが、記録が担当者ごとのメモや自由記述のままだと、新しい求人が来たときに「この求人に合う人は過去にいたか」を探せません。AIは、形のそろっていない記録を同じ形に整える作業が得意です。

派遣の登録者など、本業で求職者の記録をすでに持つ会社の始め方は派遣会社が人材紹介を始めるにはで整理しています。

記録の型を決める（タグの設計）

面談記録をAIで整理するときは、先に「どの項目で整理するか」を人が決めます。たとえば次のような項目です。

項目が決まっていれば、AIは面談記録からそれぞれを抜き出して下書きし、人は確認して登録するだけになります。項目には、指針で集めないとされている事項を含めないように設計します。

過去の求職者を新しい求人に当て直す

記録が同じ形でそろうと、新しい求人が入ったときに、経験と希望が合いそうな過去の求職者をAIに候補として挙げさせられます。そのうえで、今も転職を考えているか、前回の見送り理由が解消されているかを見て、連絡するかを人が決めます。

登録時に示した利用目的の範囲内での連絡かどうかも、あわせて確認します。また、自社の紹介で入社した人（期間の定めのない雇用）には、入社した日から2年間、転職を勧めてはいけません（厚生労働省の指針 第六の五）。データベースに「自社の紹介で入社」と入社日を記録し、この期間の人は当て直しの対象から外します。

面談記録と推薦文をAIで下書きする｜人は面談そのものに集中する

面談記録と推薦文は、毎日発生し、型があり、人が確認できる作業です。導入の最初の一歩に向いています。

面談記録：録音・文字起こしの前に、目的を伝える

面談を録音して文字に起こし、AIで要約する流れにすると、面談中にメモを取ることに気を取られず、相手の話を聞くことに集中できます。要約は「経歴」「希望」「懸念」「次に確認すること」のように、前の章で決めた記録の型に合わせて出させます。

録音や文字起こしをする場合は、面談の最初に、何のために記録するのか、どこに保存するのかを伝えて了承を得ます。求職者が話したくないことを無理に記録に残さないことも大切です。

AIの要約には、言っていないことが混ざったり、言ったことが抜けたりすることがあります。要約は面談の直後、記憶が新しいうちに担当者が確認します。

推薦文：AIの下書きを人が直す3つの観点

AIには、経歴と求人要件を突き合わせて合う点と懸念点を整理させ、推薦文の下書きを作らせます。そのうえで、担当者は少なくとも次の3つを確認します。

1. 事実と合っているか：経歴・年数・資格が面談記録と一致しているか。実際より大きく書いていないか。
2. 本人の意向と合っているか：本人が望んでいない求人に、条件だけで当てはめていないか。
3. 企業に伝えてよい内容か：本人の了承なく伝えるべきでない事情が入っていないか。

推薦するかどうかを決めるのは人です。AIが「合う」と整理しても、面談で感じた懸念があれば推薦しない判断もあります。

人材紹介のアポリストをAIで作る｜求人開拓の準備を短くする

「人材紹介 アポリスト」で調べると電話営業のコツが並びますが、少人数でまず時間を取られるのは、電話の前のリストづくりです。

立ち上げ期は、求人データベースで推薦先を確保しながら、自社の求人開拓も並行して始めるのが現実的です。その準備であるリストづくりはAIに渡せます。

アポリストに入れる項目と、優先度のつけ方

アポリストの元になるのは、企業が自ら公開している求人情報や会社情報です。AIに次の項目で整理させます。

• 企業名・業種・所在地
• 採用中の職種と、公開されている条件
• 募集の出し方（掲載の時期、同じ職種を繰り返し募集しているか）
• 自社の求職者データベースに、その職種の経験者がいるか
• 本業の取引や接点があるか

優先度は、「自社に推薦できる求職者がいるか」と「本業の接点があるか」を重く見ると、会ってからの話が具体的になります。AIが付けた優先度は目安で、どの企業から当たるかは人が決めます。

会社の所在地や代表電話のような法人の情報と違い、採用担当者の氏名などは個人情報にあたります。リストに入れる場合は、第3章のルールに沿って管理します。

初回連絡文の下書きと、結果をリストに戻す流れ

初回の連絡文は、企業ごとに「なぜ連絡したのか」が伝わる形でAIに下書きさせます。公開求人のどの職種について、自社のどんな経験を持つ求職者なら紹介できそうかを、1〜2文で書くのが基本です。たとえば「御社が募集中の◯◯職について、同じ業務の経験がある方をご紹介できる可能性があり、ご連絡しました。募集の背景を伺えれば、合う方がいるかをお伝えします。」のような形です。

送る前に、担当者が内容と宛先を確認します。メールで送るなら特定電子メール法の対象になるため、送ってよい相手か（アドレスを公表している企業など）と、送信者の名称・配信停止の連絡先の表示も確かめます。

連絡した結果（つながった・断られた・時期を改めて・面談設定）は、必ずリストに戻します。結果が貯まると、どの業種・職種・規模の企業で話が進みやすいかをAIに集計させ、次のリストの優先度に反映できます。

少人数で人材紹介を運営する体制例｜1名・2名・3名で何を分けるか

AIをどこまで使うかは、人数によって変わります。次の表は支援実績の集計ではなく、分け方を考えるための例です。自社の業務量と求人の種類に合わせて置き換えてください。

職業紹介責任者の選任や兼務には決まりがあるため、体制を組むときは管轄の労働局に確認してください。

1名で始めるとき

1名の場合、AIに渡す作業を増やすほど確認の時間が1人に集中します。最初は面談記録と推薦文だけに絞り、確認の時間を予定に先に入れておくと回りやすくなります。兼任なら、人材紹介に使う時間を週単位で決めておきます。

2名以上に増えたとき

2名になると、記録の書き方の違いが問題になります。AIに要約させるときの型を共通にしておけば、担当が変わっても同じ形の記録が残り、求職者データベースとして使える状態を保てます。

人材紹介のAI導入と効率化を進める4つのステップ

AIの導入は、全部を一度に始める必要はありません。少人数の会社では、次の順番で1つずつ広げるのが現実的です。

ステップ1：ルールを決める

第3章の5つのルールを文書にし、使うサービスを決めます。ここを飛ばすと担当者ごとに違う使い方が始まり、あとからそろえるのに手間がかかります。

ステップ2：記録から始める

面談記録の要約と推薦文の下書きから始め、記録の型もここで決めます。

ステップ3：データベースを育てる

記録が同じ形で貯まってきたら、タグで整理し、新しい求人が入るたびに過去の求職者を当て直す運用に広げます。

ステップ4：外に向ける

最後に、競合分析と求人開拓のアポリスト、週次の数字の集計へ広げます。外に向ける作業は相手のある仕事なので、記録とルールが固まってから広げます。

人材紹介のAI活用でよくあるつまずきと、確かめ方・打ち手

AIを入れたのに効率化につながらないときは、次の4つを確かめてください。

下書きの確認が追いつかない

入力のルールが人によって違う

記録の形がバラバラで、データベースとして使えない

一度に全部を自動化しようとしている

数字で回す｜AIが集計し、人が打ち手を決める

少人数の人材紹介では、決定数だけを追っても、何を直せばよいかが見えません。登録→面談→推薦→面接→内定の段階ごとの数を毎週並べると、落ちている段階が分かります。

集計と「前の週と比べてどこが落ちたか」の指摘はAIに任せ、打ち手は人が決めます。落ちている段階ごとに、見直す場所は次のように変わります。段階ごとの確かめ方は人材紹介で2件目の決定が出ないときで解説しています。

支援事例｜少人数での立ち上げ

担当コンサルタントが個人として支援してきた立ち上げのうち、少人数で始めた2つの例です。

※支援事例は、担当コンサルタントの個人としての支援実績に基づきます。いずれも成功条件3つ（集客の導線または予算がある／専任者を置ける／型どおりに実行できる）を満たしていた企業の例で、すべての企業で同様の成果を保証するものではありません。少人数体制での立ち上げの例として掲載しており、AIの活用だけによる成果を示すものではありません。

共通するのは、人数が少なくても集客の導線・専任者・型がそろっていたことです。AIは、その型を少人数で回し続けるための道具です。

LAPUPの人材紹介事業 立ち上げ支援と「AI HR」

LAPUPは、もともと求人媒体の運用改善や採用LPを手がける採用支援の会社で、AI導入の支援も行っています。人材紹介事業の立ち上げ支援では、立ち上げと同時に、型のある作業をAIに渡し、人が持つ判断を残す形で業務を組みます。ツールの提供ではなく、業務の組み方の設計です。この組み方を「AI HR」と呼んでいます。どこまでをAIに任せるかは御社の体制に合わせて最初に決め、AIの下書きは担当者が確認してから使う前提で組みます。

AIの使い方の詳細は人材紹介立ち上げ支援のページ（AIの業務への組み込み）に、AI導入そのものの支援はAI導入コンサルティングに、採用業務へのAIの組み込み方は採用支援（AI HR）にまとめています。許可の取り方や依頼先の選び方は人材紹介の立ち上げ支援・立ち上げコンサルの選び方をご覧ください。